XiangBai——[CVPR2017]Detecting Oriented Text in Natural Images by link Segments 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 方法的局限性 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 石葆光, 白翔,Serge Belongie 方法概括 文章简述: 方法名字:SegLink 改进版的SSD用来解决多方向的文字检测问题 方法的性能 ICDAR15 Incidental: 0.75(f) MSRATD500: 0…

以下内容将介绍ECCV2018的一篇目标检测的文章<CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints>.该文章讲述了一个老子就是不用anchor boxes的还能做目标检测的故事.对了据说代码公布了(反正我下载的时候里面是缺东西的). 这篇文章为什么让我喜欢看呢 1.你们用anchor boxes但我就不用2.有了一种新的pooling方式,corner pooling3.将很多人体姿态识别的方法和思想用到了目标检测4.我们小组汇报我得汇报这一篇…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1808.01244v1 论文代码:https://github.com/umich-vl/CornerNet 概述 CornerNet是一篇发表在ECCV 2018的目标检测论文.有别于主流目标检测算法基于anchor box的思想,CornerNet将关键点检测用于目标检测,通过检测目标区域的左上角和右下角这两个关键点来获取预测框.CornerNet创新性强,而且检测效果很好,在MS COCO数据集上的AP达到42.1%. CornerN…

目录 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification 作者和论文 方法概述 1. 主要思路 2. 方法框架和流程 3. 文章亮点 方法细节 1. 背景 2. Rectification Network 3. Recognition Network 4. 网络训练 实验结果 总结与收获 参考文献 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attent…

前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一般是从题目的开始依次排序选取首字母的,怕是孤陋寡闻了,全称是“ Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network”,翻译过来是基于连接Proposal(直译太难受!!)网络的文本检测. 作者在论文中描述了…

Weilin Huang——[ECCV2016]Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 目录 作者和相关链接 几个关键的Idea出发点 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 个人主页:Zhi Tian,黄伟林,Tong He,Pan He,乔宇 作者简单信息: 论文下载:论文传送门 代码下载:代码传送门 几个关键的Idea出发点 文本检测和一般目标检测的不同——文本线是…

论文标题:Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文源代码的下载地址:https://github.com/tianzhi0549/CTPN 论文代码的下载地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 论文地址…

白翔的CRNN论文阅读 1.  论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2.  论文思路和方法 1)  问题范围: 单词识别 2)  CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3)  RNN层:使…

论文阅读:<Bag of Tricks for Efficient Text Classification> 2018-04-25 11:22:29 卓寿杰_SoulJoy 阅读数 954更多 分类专栏: 深度学习 自然语言处理   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80076720 https://blog.csdn.…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…